Do prompt ao harness. Construa um agente de IA integrado a um sistema real.
Você já assistiu tutoriais. Conhece os termos. Entende os conceitos. Mas nunca saiu de um vídeo com um sistema real rodando. O Lab é exatamente isso: Código no repositório, um sistema completo arquitetado com IA.
Você usa IA. O mercado paga quem implementa IA em sistemas reais.
A Média
Hoje você usa IA para gerar código mais rápido e decidir qual modelo é melhor. Todo dev faz isso. Virou commodity. Parou de ser diferencial.
A Camada Rara e Valiosa
O que ainda é raro, e bem pago, é saber colocar IA dentro de um sistema real, com decisão, memória, guardrails e dados da empresa integrados. Não o código que ela cospe. O produto que roda em cima dela.
Verdadeira Engenharia
Isso não é prompt. Não é escolha de modelo. É engenharia. É a diferença entre alugar uma skill que está commoditizando e dominar uma profissão que mal começou no Brasil.
EMPRESAS QUE CONTRATAM ALUNOS DO BEER AND CODE
As peças que separam o “não sei por onde começar” do “tenho um sistema de IA rodando em produção”:
Framework de Decisão
O que o problema realmente pede: prompt, fluxo determinístico ou agente. Saber isso antes de escrever a primeira linha substitui seis semanas de tentativa e erro.
Tool Calling em Produção
O LLM chama suas funções, consulta suas APIs e executa ações no seu sistema, com arquitetura limpa e sem abrir buraco de segurança.
Controle de Saída
JSON rígido e contratos estáveis: o retorno do modelo entra nos seus sistemas internos sem parser defensivo e sem try/catch rezando.
Memória e Contexto
Os níveis de persistência (curto e longo prazo). O que é contexto, o que é memória e o que é só histórico inchado.
Grounding e Anti-Alucinação
As técnicas que amarram a resposta no seu dado real para o sistema poder ser colocado à frente de um cliente pagante.
Observabilidade
Instrumentação e tracing para responder a pergunta que trava todo time: por que ele fez isso? Sem log de decisão, você tem sorte, não sistema.
Avaliação Automática
LLM-as-a-judge e heurísticas: o "teste verde" possível num mundo probabilístico, rodando a cada deploy.
Fechar a Conta
Compressão de prompt, pruning e seleção: o que separa protótipo caro de produto com margem.
O que você vai construir
Um sistema de IA completo do problema ao deploy
Não é exercício hipotético. Não é chatbot de FAQ. Você vai montar, do zero, um fluxo arquitetural real com decisão, memória, guardrails e observabilidade funcionando juntos.
Fluxo que você vai arquitetar:
Mapeamento se a demanda exige prompt direto, pipeline determinístico ou agente autônomo.
Classificação precisa de intenções com isolamento de responsabilidades e controle estrito.
Chamada de APIs e funções com validação de payload e menor privilégio operacional.
Estratégia de curto e longo prazo sem acúmulo de contexto irrelevante.
Eliminação de alucinações com recuperação semântica em banco vetorial e fontes explícitas.
Travas em código contra prompt injection, vazamento de PII e comportamentos fora de escopo.
Instrumentação com OpenTelemetry e Langfuse para saber o 'porquê' de cada rota.
LLM-as-a-judge e esteira automatizada que impede regressões em produção.
🏆 Outcome: No final dos 2 dias, você sai com a arquitetura documentada e o modelo mental para replicar em qualquer sistema real.
Decision Framework Gateway
Deterministic vs LLM Agent
Decisão prévia: Rota determinística para validações e Agent apenas para raciocínio complexo.
FastMCP Execution Engine
JSON Schema & Safe Auth
Vector Store + Short/Long Memory
pgvector / Qdrant RAG
Langfuse Tracing + Evals Gate
LLM-as-a-Judge & Pruning
[09:00:12] Architecture: Framework de decisão ativado para rota de produção...
[09:00:14] Tool Calling: FastMCP executou consulta segura com JSON Schema validado.
[09:00:15] Grounding: Resposta ancorada com citação de fonte documental.
[09:00:16] Langfuse: Trace #8492 registrado com métrica de custo e latência.
Seu cenário hoje × Seu domínio depois do Lab
| ANTES DO LAB | DEPOIS DO LAB |
|---|---|
Não sabe por onde começar | Framework de decisão antes de escrever a primeira linha |
Empilha ferramentas sem direção | Arquitetura com responsabilidades mapeadas |
Torce para o modelo não alucinar | Grounding e validação que travam a resposta no dado real |
Demo que nunca vai para produção | Sistema com observabilidade e controle de saída |
Sem log, sem trace, sem diagnóstico | Tracing de cada decisão, sabe exatamente o que aconteceu |
Medo do custo em produção | Estratégias de compressão que fecham a conta |
Depende de tentativa e erro | Eval automático rodando a cada mudança |
Paralisia diante do problema | Decisão técnica clara antes de codar |
As 4 estruturas que separam um “tutorial de YouTube” do que você vai ver ao vivo
Framework de Decisão e Arquitetura
Dado o problema: o que ele realmente pede? Prompt, fluxo determinístico ou agente e como saber antes de escrever a primeira linha. Do problema ao diagrama: onde entra o modelo, onde entra seu código, onde entra o banco.
Dados, Memória e Contexto
RAG com ancoragem real. Memória de curto e longo prazo. O que é contexto, o que é histórico inchado e como herdar estado entre sessões sem estourar a janela de contexto.
Controle, Guardrails e Observabilidade
Travar o que não pode sair em código, não em instrução de texto. Instrumentação e tracing para responder: por que ele fez isso? Sem log de decisão, você tem sorte, não sistema.
Avaliação e Sustentabilidade Comercial
LLM-as-a-judge, dataset de casos reais, release gate. Compressão de prompt e pruning de histórico — o que separa protótipo caro de produto com margem.
A stack que você vai usar:
FastAPI · pgvector ou Qdrant · FastMCP · OpenTelemetry · Langfuse · GPT-4o / Claude / Gemini (você escolhe)
O que você vai ter ao sair do Lab
👉 Pré-requisito: você programa. A parte de IA a gente constrói do zero juntos.
Com quem você vai aprender
Lucas Souza (Virgu)
AI ENGINEER | CO-FOUNDER BEER AND CODE
Engenheiro de IA liderando um time de IA em uma multinacional. Professor na maior comunidade de Engenharia de IA do mundo em língua portuguesa. Especialista em construir sistemas que funcionam em escala sob pressão de infraestrutura real.
Danilo Sampaio
CEO BEER AND CODE
Líder técnico com mais de 10 anos construindo sistemas de alto crescimento. Referência em alinhar arquiteturas robustas de software com fluxos modernos de orquestração. Fundador do Beer and Code.
Como funciona o Lab
2 dias. 4 horas por manhã. Arquitetura completa ao vivo.
Dia 1 — Do Problema à Arquitetura
Framework de decisão. Do problema ao diagrama. Tool calling em produção. Controle de saída. Roteamento e decisão. Memória e contexto.
Dia 2 — Produção, Avaliação e Escala
Grounding e anti-alucinação. Observabilidade e tracing. Avaliação automática com LLM-as-a-judge. Estratégias de custo. Documentação da arquitetura.
Características do formato:
O mercado já decidiu.
A pergunta é se você vai estar do lado de quem constrói.
Buscas Globais (+250%)
As pesquisas por "implementar IA em sistemas" cresceram nos últimos 12 meses no Brasil. O interesse é de mercado real.
Budget Comprometido
Empresas estão pagando para ter IA integrada nos seus sistemas, não mais chatbot de FAQ. Esse é budget operacional sério e em escala.
Remuneração em Alta
Desenvolvedores especialistas em implementação de IA chegam a precificar US$40 a US$90 por hora de consultoria especializada. A oferta é escassa.
A explosão das demandas técnicas:
Tabela de Lotes de Ingressos
Os lotes viram rapidamente de acordo com o preenchimento das vagas. Garanta seu lugar no lote 1 antes da virada automática de preço.
Preencha o formulário abaixo e garanta sua vaga
19 e 20/09 | 09H ÀS 13H | GOOGLE MEET
Você pode continuar conectando ferramentas no escuro.
Ou pode aprender a arquitetura que faz o sistema funcionar.
Mexe no prompt e torce.
Ficar reescrevendo instruções em linguagem livre, rezando para o modelo entender o que você quer.
Empilha ferramentas e espera.
Adiciona RAG, depois MCP, depois LangGraph, sem saber como as peças se encaixam, sem saber por que não funciona.
Ou constrói a arquitetura.
Sabe quando usar cada peça. Sabe como conectá-las. Sabe o que medir. Para de depender de tentativa e erro.
O Lab não te ensina a sussurrar para a IA. Te habilita a construir sistemas que funcionam mesmo quando a IA erra.
Perguntas Frequentes
Q.Tenho acesso à gravação?
Pode ser adquirida separadamente no momento da compra. R$ 37 é referente ao ingresso ao vivo nos 2 dias.
Q.Não sou dev. Este lab é para mim?
Não. Este é um lab de engenharia você vai escrever código, entender decisões de arquitetura e construir um sistema ao vivo. Se você não programa, este não é o produto certo agora.
Q.Preciso dominar alguma stack específica?
Não. A metodologia é agnóstica de stack. Mas você precisa programar. A parte de IA a gente constrói do zero juntos.
Q.Isso não é só teoria com nome bonito?
Você sai com arquitetura construída ao vivo, não com mais tutorial. O entregável é o sistema funcionando, não o vocabulário de quem estudou sobre ele.
Porque os conteúdos do Beer and Code são diferentes: